專利名稱：一種數(shù)字全息焦深延拓像的重建方法
技術領域：
本發(fā)明涉及數(shù)字全息技術領域，特別涉及一種數(shù)字全息焦深延拓像的重建方法。
背景技術：
數(shù)字全息技術以固體成像器件CCD (Charge Coupled Device,電荷耦合器件)或 CMOS (Complementary Metal-Oxide Semiconductor,金屬氧化物半導體)替代傳統(tǒng)的銀鹽干板來記錄全息圖，通過計算機數(shù)值模擬數(shù)字全息圖的衍射過程，利用快速傅里葉變換算法及數(shù)字頻譜濾波處理等手段獲得物光波場的振幅和相位信息， 實現(xiàn)三維物光波場重構，避免了傳統(tǒng)的濕化學處理過程，具有快速、實時等優(yōu)點。但是，在數(shù)字全息像的數(shù)值重建過程中，當所拍攝物體表面沿縱向具有較大深度分布時，對所記錄的數(shù)字全息圖進行利用數(shù)值算法進行重建時，對應某一特定重建距離僅能使物體表面的有限區(qū)域在焦成像，而物體上的其他區(qū)域將因為離焦產生模糊的再現(xiàn)像，因此無法獲得整體清晰的重建像。針對這一問題，F(xiàn)erraro和McElhirmey等 (P.Ferraro, S.Grilli, D. Alfieri, S. De Nicola, A. Finizio, G. Pierattini, B.Javidi, G.Coppola, and V. Striano, " Extended focused image in microscopy by digital Holography, “ Opt. Express 13(18),6738-6749(2005),C. P. McElhinney,B. M. Hennelly, and T.J.Naughton, " Extendedfocused imaging for digital holograms of macroscopic three-dimensional objects, " Appl. Opt. 47 (19), D71-D79 (2008).)通過綜合不同重建深度處的再現(xiàn)結果，分別獲得了硅基MEMS結構和螺栓等物體的焦深延拓像(Extended focused image，EFI)。De Nicola、S. J. Jeong 禾口 Matsushima 等(S. De Nicola，A. Finizio, G. Pierattini, P. Ferraro, and D. Alfieri, “ Angular spectrum method with correction of anamorphism for numerical reconstruction of digital holograms on tilted planes，“ Opt. Express 13(24)，9935-9940(2005) ·，S. J. Jeong， and C. K. Hong,“ Pixel-size-maintained image reconstruction of digital holograms on arbitrarily tilted planes by the angular spectrum method，" Appl. Opt. 47 (16), 3064-3071 (2008) ·，K. Matsushima，“ Formulation of the rotational transformation of wave fields and their application to digital holography，" Appl.Opt. 47 (19), D110-D116(2008).)針對傾斜平面物釆用角譜法和旋轉變換實現(xiàn)了 EFI的重建。Ferraro 禾口 Paturzo 等(P.Ferraro, M. Paturzo, P. Memmolo and A. Finizio, “ Controlling depth一of—focus in 3D image reconstructions by flexible and adaptive deformation of digital holograms, /r Opt. Lett. 34,2787-2789(2009). ,M. Paturzo and P.Ferraro, “ Creating an extended focus image of a tilted object in Fourier digital holography, “ Opt. Express 17，20546-20552 (2009) ·)提出了通過對全息圖進行自適應變形以控制三維重建像焦深的方法，并將其應用于斜面上EFI的重建。Ferraro 和McElhirmey等提出的焦深延拓成像方法適用對象較廣，但在獲得高質量EFI時，需要通過增加不同重建距離的再現(xiàn)像層數(shù)來提高軸向分辨率，這將極大地增加數(shù)據(jù)處理量。DeNicola, Jeong,Matsushima,Ferraro及Paturzo等采用的方法，雖然不受軸向分辨率限制， 但對于沿光軸方向深度分布不同的拍攝對象，重建過程中使用某種單一變換方式，很難一次性獲得各成像區(qū)域的統(tǒng)一在焦EFI重建結果。

發(fā)明內容
要解決的技術問題為了克服數(shù)字全息術中因為單次數(shù)值重建的有限焦深而無法獲得整體清晰再現(xiàn)像的缺陷，本發(fā)明提出一種數(shù)字全息焦深延拓像的重建方法，通過采用基于圖形處理單元 (Graphics Processing Unit,GPU)的并行重建方法，從數(shù)字全息圖中重建獲得理想的焦深延拓像。技術方案本發(fā)明提出的一種數(shù)字全息焦深延拓像的重建方法，其特征在于步驟如下步驟1 記錄數(shù)字全息實驗中的含待測量物體信息的數(shù)字全息圖，得到數(shù)字全息圖的圖像灰度矩陣I (X，y)，將數(shù)字全息圖灰度矩陣I (X，y)與數(shù)字參考光矩陣R(x，y)相乘， 得到復數(shù)矩陣Γ (χ, y)，其中(χ，y)表示全息圖所處平面的空間坐標沒，數(shù)字參考光矩陣 R(χ, y)取決于記錄時的參考光波；步驟2 根據(jù)重建對象在重建平面空間坐標(ξ，η)中的位置，通過在空間均勻采樣得到各采樣點的空間坐標(ξ j, n」)及各點重建深度深度Clj ；所述(ξ，π)為不同重建深度處重建像平面上的空間坐標；步驟3 根據(jù)Hij = ax ξ j/dj+M/2，η」=ay η j/dj+N/2，計算出對應各采樣點(ξ」，η j) 的像素坐標Ov nj)其中m，n為各重建深度處的菲涅耳變換法重建像上各點的像素坐標， ειχΜΔχ/λ，ay = NAy/λ，MXN是數(shù)字全息圖中的像素總數(shù)，Δχ和Ay分別為CXD的橫向和縱向像素尺寸，λ為記錄數(shù)字全息圖的激光波長；步驟4:采用GPU內核kernel計算復數(shù)矩陣I' (x，y)與二次位相因子 exp [j π (x2+y2) / ( λ dj)]的乘積，得到復數(shù)矩陣 I “ (x，y)；步驟5 對I" (x, y)進行一維含頻移快速傅里葉變換剪枝計算，重建得到數(shù)字全息焦深延拓像矩陣。所述數(shù)字參考光矩陣R(x，y)為平面波或者球面波矩陣。本發(fā)明的有益效果是在計算焦深延拓像時，引入含頻移快速傅里葉變換剪枝算法簡化菲涅耳變換法，可精簡與輸出結果無關的計算資源消耗。通過逐點計算方式提高焦深延拓像的分辨率，從而消除有限軸向分辨率對重建像的影響。本發(fā)明中采用的像素尺寸控制方法，在解決EFI重建中的像素尺寸一致性問題的同時，與已有的像素尺寸控制方法相比，對重建速度無影響，且避免了某些方法的精確性問題。目前，圖形處理器具有投入低、 計算能力較高等特點，且由于上述EFI計算方案內在的數(shù)據(jù)并行性，本方案的GPU并行版本相對于中央處理器(Central Processing Unit, CPU)的串行化版本實現(xiàn)，可獲得300 500 倍的速度提升，因而提高了 EFI的重建效率。同P. FerraroX. P. McElhinney,S. De Nicola、 S. J. Jeong、K. Matsushima和Μ. Paturzo等人的方法相比，該方法具有簡單、適應面廣、快速重建、成像準確等特點。如果采用多GPU技術或基于最新硬件架構的設備，該方法的計算速度還將進一步獲得提高，并有望達到準實時重建水平，在數(shù)字全息術及數(shù)字全息顯微術等領域有一定的應用前景。


圖1是本發(fā)明一種數(shù)字全息焦深延拓像的重建方法的計算流程示意圖。
具體實施例方式下面結合附圖和實施例對本發(fā)明進一步說明。實施例1 請參閱圖1，其是本發(fā)明一種數(shù)字全息焦深延拓像的重建方法的計算流程示意圖，主要包含以下步驟步驟1 對數(shù)字全息實驗中記錄含待測量物體信息的數(shù)字全息圖，I (X，y)為數(shù)字全息圖的圖像灰度矩陣，其中(X，y)表示全息圖所處平面的空間坐標；將數(shù)字全息圖灰度矩陣I(x，y)與數(shù)字參考光矩陣R(x，y)相乘，得到復數(shù)矩陣Γ (χ, y)，其中，數(shù)字參考光矩陣R(x，y)取決于記錄時的參考光波，為平面波或者球面波矩陣；步驟2 根據(jù)重建對象在重建平面空間坐標(ξ，η)中的位置，通過在空間均勻采樣得到各采樣點的空間坐標(ξ j, nj)及各點重建深度深度dj ；所述(ξ，II)為不同重建深度處重建像平面上的空間坐標；步驟3 根據(jù)HIj = ax ξ j/dj+M/2，η」=ay η j/dj+N/2，計算出對應各采樣點(ξ」，η j) 的像素坐標Ov nj)其中m，n為各重建深度處的菲涅耳變換法重建像上各點的像素坐標， ax = ΜΔχ/λ，ay = NAy/λ，NXN是數(shù)字全息圖中的像素總數(shù)，Δχ和Ay分別為CCD的橫向和縱向像素尺寸，λ為記錄數(shù)字全息圖的激光波長；步驟4 初始化CUDA，設備端的數(shù)據(jù)準備就緒并啟動執(zhí)行GPU內核函數(shù)；步驟5:采用GPU內核kernel計算復數(shù)矩陣I' (x，y)與二次位相因子 exp [j π (x2+y2) / ( λ dj)]的乘積，得到復數(shù)矩陣 I “ (x，y)；步驟6 對I “ (X，y)進行一維含頻移快速傅里葉變換剪枝計算；步驟7 將步驟6的運算結果T存儲于全局存儲器中的二維矩陣TBank某一未占用行中。TBank未寫滿時，對于其他采樣點循環(huán)執(zhí)行步驟5-7 ；步驟8 =TBank寫滿后，對TBank中存儲的中間結果使用多個線程塊進行一次成批的并行 FFT pruning with FS 運算；步驟9 判斷是否達到采樣點總數(shù)。如果未達到，回到步驟a繼續(xù)循環(huán)調用GPU內核函數(shù)。達到采樣點總數(shù)時，結束此步驟并進入下一步驟。所述采樣點總數(shù)為是步驟3中所述數(shù)字全息圖中的像素總數(shù)MXN。步驟10，完成所有輸入采樣點的光場強度計算，重建得到數(shù)字全息焦深延拓像矩陣。
權利要求
1.一種數(shù)字全息焦深延拓像的重建方法，其特征在于步驟如下步驟1 記錄數(shù)字全息實驗中的含待測量物體信息的數(shù)字全息圖，得到數(shù)字全息圖的圖像灰度矩陣I(X，y)，將數(shù)字全息圖灰度矩陣I(X，y)與數(shù)字參考光矩陣R(x，y)相乘，得到復數(shù)矩陣Γ (x，y)，其中(x，y)表示全息圖所處平面的空間坐標沒，數(shù)字參考光矩陣R(x， y)取決于記錄時的參考光波；步驟2 根據(jù)重建對象在重建平面空間坐標(ξ，η)中的位置，通過在空間均勻采樣得到各采樣點的空間坐標(ξ」，Hj)及各點重建深度深度Clj ；所述(ξ，n)為不同重建深度處重建像平面上的空間坐標；步驟3 根據(jù)HIj = ax ξ j/dj+M/2, rij = ay η j/dj+N/2,計算出對應各采樣點(ξ」，nj)的像素坐標Ov nj)其中m，η為各重建深度處的菲涅耳變換法重建像上各點的像素坐標，ax = ΜΔχ/λ，ay = NAy/λ，MXN是數(shù)字全息圖中的像素總數(shù)，Δχ和Ay分別為CCD的橫向和縱向像素尺寸，λ為記錄數(shù)字全息圖的激光波長；步驟4:采用GPU內核kernel計算復數(shù)矩陣I' (x,y)與二次位相因子exp[j π (x2+y2)/ (入dp ]的乘積，得到復數(shù)矩陣I “ (X，y)；步驟5 對I “ (X，y)進行一維含頻移快速傅里葉變換剪枝計算，重建得到數(shù)字全息焦深延拓像矩陣。
2.根據(jù)權利1所述的數(shù)字全息焦深延拓像的重建方法，其特征在于所述參考光波為平面波或者球面波矩陣。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種數(shù)字全息焦深延拓像的重建方法，通過采用基于圖形處理單元(Graphics Processing Unit，GPU)的并行重建方法，從數(shù)字全息圖中重建獲得理想的焦深延拓像。本發(fā)明的有益效果是在計算焦深延拓像時，引入含頻移快速傅里葉變換剪枝算法簡化菲涅耳變換法，可精簡與輸出結果無關的計算資源消耗。通過逐點計算方式提高焦深延拓像的分辨率，從而消除有限軸向分辨率對重建像的影響。本發(fā)明中采用的像素尺寸控制方法，在解決EFI重建中的像素尺寸一致性問題的同時，與已有的像素尺寸控制方法相比，對重建速度無影響，且避免了某些方法的精確性問題。
文檔編號G06T17/00GK102222358SQ20111009446
公開日2011年10月19日 申請日期2011年4月14日 優(yōu)先權日2011年4月14日
發(fā)明者王樂, 趙建林, 邸江磊 申請人:西北工業(yè)大學